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Colaboratory, 즉 코랩이란 주피터 노트북 기반의 개발환경이다. 특히 데이터 분석에서 사용되는 Tensor Flow, Keras, mataplotlib, scikit-learn, pandas 등이 기본적으로 설치되어있어 편리하다. GPU 또한 무료로 사용할 수 있다. 이러한 코랩 환경에서 Matplotlib, seaborn 등의 라이브러리를 이용하여 데이터를 시각화하는 도중에, 그래프 이미지 내에 한글이 포함되어있으면 한글이 깨져서 출력되는 것을 확인할 수 있다. 이는 간단한 코드를 추가하여 해결할 수 있다. !apt-get update -qq # 폰트 설정을 위한 코드 !apt-get install fonts-nanum* -qq 우선 위의 코드를 작성한 후, 실행한다. 그러면 실행 결과 창에 ..

특정 지역과 비슷한 연령별 인구 구조를 가진 지역 추출 및 꺾은선 그래프 그리기 import numpy as np import csv import matplotlib.pyplot as plt f = open('age.csv') data = csv.reader(f) next(data) data = list(data) name = input('인구 구조가 알고 싶은 지역의 이름을 입력하세요.') mn = 1 # 최솟값을 저장할 변수 생성 및 초기화 result_name = '' # 최솟값을 갖는 지역의 이름을 저장할 변수 생성 및 초기화 result = 0 # 최솟값을 갖는 지역의 연령대별 인구 비율을 저장할 배열 생성 및 초기화 for row in data: if name in row[0]: home = ..

지하철 시간대별 최대 승차 역 이름 및 승차 인원 막대그래프 그리기 지하철 시간대별 최대 승차 역 이름 및 승차 인원 막대그래프 그리기 import csv import matplotlib.pyplot as plt f = open('subwaytime.csv') data = csv.reader(f) next(data) next(data) mx = [0] * 24 mx_station = [''] * 24 for row in data: row[4:] = map(int, row[4:]) for j in range(24): a = row[j*2+4] # j와 인덱스 번호 사이의 관계식 사용 if a > mx[j]: mx[j] = a mx_station[j] = row[3] + '(' + str(j+4) + ')'..

지하철 시간대별 이용 현황 데이터를 이용하여 아침 7시의 승차 데이터 막대그래프 그리기 import csv import matplotlib.pyplot as plt f = open('subwaytime.csv') data = csv.reader(f) next(data) next(data) # 헤더 제외 result = [] for row in data: row[4:] = map(int, row[4:]) # map 함수를 이용하여 데이터 타입 바꾸기 result.append(row[10]) result.sort() # 오름차순으로 정렬 plt.figure(dpi = 300) plt.style.use('ggplot') plt.bar(range(len(result)), result) plt.show() 전체 ..

특정 지역의 남녀 성별 별 인구 수 데이터를 이용하여 막대그래프로 비교 시각화하기 import csv import matplotlib.pyplot as plt f = open('gender.csv') data = csv.reader(f) m = [] f = [] name = input('찾고 싶은 지역의 이름을 입력하시오 : ') for row in data: if name in row[0]: for i in row[3:104]: m.append(-int(i)) for i in row[106:]: f.append(int(i)) plt.style.use('ggplot') plt.figure(figsize = (10, 5), dpi=300) plt.rc('font', family = 'Malgun Gothi..

지역 이름을 입력받아 해당 지역의 연령별 인구 수 분포 꺾은 선 그래프 시각화하여 출력하기 import csv import matplotlib.pyplot as plt dong = input('연령별 인구분포를 알고싶은 동 명을 입력하시오 : ') f = open('age.csv') data = csv.reader(f) result = [] for row in data : if dong in row[0]: for i in row[3:]: result.append(int(i)) plt.rc('font', family='Malgun Gothic') plt.style.use('ggplot') plt.figure(figsize=(10, 6), dpi=300) plt.title(dong + '의 연령대별 인구분포..

작년과 올해 특정 월의 최고 기온의 차이를 비교하기 위해 박스 플롯(box plot) 그래프 시각화하기 import csv import matplotlib.pyplot as plt f = open('seoul.csv') data = csv.reader(f) next(data) tem = [[], []] for row in data: year = row[0].split('-')[0] month = row[0].split('-')[1] if row[-1] != '': if year == '2020' and month == '08': tem[0].append(float(row[-1])) if year == '2021' and month == '08': tem[1].append(float(row[-1])) pl..

특정 월의 최고 기온 비교를 위한 박스 플롯(box plot) 그래프 시각화 import csv import matplotlib.pyplot as plt f = open('seoul.csv') data = csv.reader(f) next(data) result = [] for i in range(31): result.append([]) for row in data: if row[-1] != '': if row[0].split('-')[1] == '08' : result[int(row[0].split('-')[2])-1].append(float(row[-1])) # 8월 1 일부터 31일까지의 최고 기온 데이터 plt.boxplot(result, showfliers = False) plt.show() 전..